本申请公开了一种混凝土结构裂缝的三维模型测量方法，包括：基于标注的混凝土裂缝训练数据集对初始的语义分割模型进行训练，得到裂缝语义分割模型；采用所述裂缝语义分割模型对采集的双目视频的关键帧进行检测，得到裂缝分割掩膜图；基于所述双目视频的关键帧、所述裂缝分割掩膜图和所述关键帧对应的相机位姿进行三维重建，得到具有裂缝定位信息的三维点云模型；其中，所述相机位姿为基于双目视觉的SLAM算法对对应的关键帧进行计算得到的；基于所述三维点云模型进行裂缝测量，得到裂缝测量数据。以提高裂缝检测和测量的效率。本申请还公开了一种混凝土结构裂缝的三维模型测量装置、终端设备以及计算机可读存储介质，具有以上有益效果。上有益效果。上有益效果。
【技术实现步骤摘要】
一种混凝土结构裂缝的三维模型测量方法及相关装置
[0001]本申请涉及工程
，特别涉及一种混凝土结构裂缝的三维模型测量方法、三维模型测量装置、终端设备以及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]混凝土工程结构在服役过程中，在长期荷载作用和自然灾害等多种不利因素的共同作用下会出现裂缝损伤，裂缝损伤是工程结构健康状况恶化的征兆，并且会严重威胁工程结构的安全使用。因此，为了保证混凝土工程结构的安全运行需要对裂缝损伤进行及时有效的检测和评估。
[0003]相关技术中，以混凝土桥梁为例，桥梁表观裂缝的检测在很大程度上依赖于人工观测，通过桥检车、桥检船搭载检测人员依赖肉眼观察表观裂缝，检测结果受检测人员技术经验影响，检测效率低下，在高危区域进行检测极具危险性；此外，裂缝形态、位置的确定和记录依赖于检测员在检测报告中书写描述辅以画图和拍照的方式，该方法繁琐低效，没有良好的三维可视化性，不便于桥梁工程师直观理解裂缝形态位置、评估结构损伤程度；最后，裂缝测量在很大程度上依赖于刻度尺、数显卡尺等传统接触式测量方法，其在人员难以到达区域难以奏效。可见，传统人工方法检测和测量结构表观裂缝繁琐低效，检测结果主观性强，危险性高。
[0004]因此，如何使得裂缝检测和测量更加准确高效是本领域技术人员关注的重点问题。
技术实现思路
[0005]本申请的目的是提供一种混凝土结构裂缝的三维模型测量方法、三维模型测量装置、终端设备以及计算机可读存储介质，以提高裂缝检测和测量的效率。
[0006]为解决上述技术问题，本申请提供一种混凝土结构裂缝的三维模型测量方法，包括：
[0007]基于标注的混凝土裂缝训练数据集对初始的语义分割模型进行训练，得到裂缝语义分割模型；
[0008]采用所述裂缝语义分割模型对采集的双目视频的关键帧进行检测，得到裂缝分割掩膜图；
[0009]基于所述双目视频的关键帧、所述裂缝分割掩膜图和所述关键帧对应的相机位姿进行三维重建，得到具有裂缝定位信息的三维点云模型；其中，所述相机位姿为基于双目视觉的SLAM算法对对应的关键帧进行计算得到的；
[0010]基于所述三维点云模型进行裂缝测量，得到裂缝测量数据。
[0011]可选的，基于标注的混凝土裂缝训练数据集对初始的语义分割模型进行训练，得到裂缝语义分割模型，包括：
[0012]采集混凝土裂缝图片；
[0013]通过语义分割标注工具对所述混凝土裂缝图片进行标注，得到所述混凝土裂缝训练数据集；
[0014]采用所述混凝土裂缝训练数据集对所述初始的语义分割模型进行训练，得到所述裂缝语义分割模型。
[0015]可选的，采用所述裂缝语义分割模型对采集的双目视频的关键帧进行检测，得到裂缝分割掩膜图，包括：
[0016]通过双目相机模组进行连续视频拍摄，得到所述双目视频；
[0017]通过双目视觉的SLAM算法对所述视频流数据进行稀疏重建，并提取关键帧，得到所述关键帧；
[0018]采用所述裂缝语义分割模型对所述关键帧进行检测，得到所述裂缝分割掩膜图。
[0019]可选的，基于所述双目视频的关键帧、所述裂缝分割掩膜图和所述关键帧对应的相机位姿进行三维重建，得到具有裂缝定位信息的三维点云模型，包括：
[0020]基于所述双目视频的关键帧和所述关键帧对应的相机位姿进行三维点云稠密重建，得到点云数据；
[0021]基于所述裂缝分割掩膜图对所述点云数据进行裂缝三维映射得到具有裂缝定位信息的所述三维点云模型。
[0022]可选的，基于所述三维点云模型进行裂缝测量，得到裂缝测量数据，包括：
[0023]基于点云类别对具有裂缝定位信息的所述三维点云模型进行点云分割处理，得到裂缝点云；
[0024]基于欧式聚类算法对所述裂缝点云进行聚类，得到多个裂缝簇；
[0025]基于主成分分析法确定每个所述裂缝簇的裂缝方向，并计算裂缝三维骨架点；
[0026]基于所述每个所述裂缝簇的裂缝方向和裂缝三维骨架点，计算裂缝长度和裂缝宽度，得到所述裂缝测量数据。
[0027]本申请还提供一种混凝土结构裂缝的三维模型测量装置，包括：
[0028]模型训练模块，用于基于标注的混凝土裂缝训练数据集对初始的语义分割模型进行训练，得到裂缝语义分割模型；
[0029]图像检测模块，用于采用所述裂缝语义分割模型对采集的双目视频的关键帧进行检测，得到裂缝分割掩膜图；
[0030]三维重建模块，用于基于所述双目视频的关键帧、所述裂缝分割掩膜图和所述关键帧对应的相机位姿进行三维重建，得到具有裂缝定位信息的三维点云模型；其中，所述相机位姿为基于双目视觉的SLAM算法对对应的关键帧进行计算得到的；
[0031]裂缝测量模块，用于基于所述三维点云模型进行裂缝测量，得到裂缝测量数据。
[0032]可选的，所述模型训练模块，具体用于采集混凝土裂缝图片；通过语义分割标注工具对所述混凝土裂缝图片进行标注，得到所述混凝土裂缝训练数据集；采用所述混凝土裂缝训练数据集对所述初始的语义分割模型进行训练，得到所述裂缝语义分割模型。
[0033]可选的，所述图像检测模块，具体用于通过双目相机模组进行连续视频拍摄，得到所述双目视频；通过双目视觉的SLAM算法对所述视频流数据进行稀疏重建，并提取关键帧，得到所述关键帧；采用所述裂缝语义分割模型对所述关键帧进行检测，得到所述裂缝分割掩膜图。
[0034]本申请还提供一种终端设备，包括：
[0035]存储器，用于存储计算机程序；
[0036]处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权上所述的三维模型测量方法的步骤。
[0037]本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的三维模型测量方法的步骤。
[0038]本申请所提供的一种混凝土结构裂缝的三维模型测量方法，包括：基于标注的混凝土裂缝训练数据集对初始的语义分割模型进行训练，得到裂缝语义分割模型；采用所述裂缝语义分割模型对采集的双目视频的关键帧进行检测，得到裂缝分割掩膜图；基于所述双目视频的关键帧、所述裂缝分割掩膜图和所述关键帧对应的相机位姿进行三维重建，得到具有裂缝定位信息的三维点云模型；其中，所述相机位姿为基于双目视觉的SLAM算法对对应的关键帧进行计算得到的；基于所述三维点云模型进行裂缝测量，得到裂缝测量数据。
[0039]通过混凝土裂缝训练数据集训练得到裂缝语义分割模型，然后基于该模型对待检测图像进行检测，得到裂缝分割掩膜图，然后基于所述待检测图像、所述裂缝分割掩膜图和所述待检测图像对应的相机位姿进行三维重建，得到三维点云模型，最后基于该三维点云模型进行测量，实现自动化的检测和测量过程，提高了进行检测和测量的准确性和效率，并减少了检测成本。
[0040]本申请还提供一种混凝土结构裂缝的三维模型测量装置、终端设备以及计算机可读存本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种混凝土结构裂缝的三维模型测量方法，其特征在于，包括：基于标注的混凝土裂缝训练数据集对初始的语义分割模型进行训练，得到裂缝语义分割模型；采用所述裂缝语义分割模型对采集的双目视频的关键帧进行检测，得到裂缝分割掩膜图；基于所述双目视频的关键帧、所述裂缝分割掩膜图和所述关键帧对应的相机位姿进行三维重建，得到具有裂缝定位信息的三维点云模型；其中，所述相机位姿为基于双目视觉的SLAM算法对对应的关键帧进行计算得到的；基于所述三维点云模型进行裂缝测量，得到裂缝测量数据。2.根据权利要求1所述的三维模型测量方法，其特征在于，基于标注的混凝土裂缝训练数据集对初始的语义分割模型进行训练，得到裂缝语义分割模型，包括：采集混凝土裂缝图片；通过语义分割标注工具对所述混凝土裂缝图片进行标注，得到所述混凝土裂缝训练数据集；采用所述混凝土裂缝训练数据集对所述初始的语义分割模型进行训练，得到所述裂缝语义分割模型。3.根据权利要求1所述的三维模型测量方法，其特征在于，采用所述裂缝语义分割模型对采集的双目视频的关键帧进行检测，得到裂缝分割掩膜图，包括：通过双目相机模组进行连续视频拍摄，得到所述双目视频；通过双目视觉的SLAM算法对所述视频流数据进行稀疏重建，并提取关键帧，得到所述关键帧；采用所述裂缝语义分割模型对所述关键帧进行检测，得到所述裂缝分割掩膜图。4.根据权利要求1所述的三维模型测量方法，其特征在于，基于所述双目视频的关键帧、所述裂缝分割掩膜图和所述关键帧对应的相机位姿进行三维重建，得到具有裂缝定位信息的三维点云模型，包括：基于所述双目视频的关键帧和所述关键帧对应的相机位姿进行三维点云稠密重建，得到点云数据；基于所述裂缝分割掩膜图对所述点云数据进行裂缝三维映射得到具有裂缝定位信息的所述三维点云模型。5.根据权利要求4所述的三维模型测量方法，其特征在于，基于所述三维点云模型进行裂缝测量，得到裂缝测量数据，包括：基于点云类别对具有裂缝定位信息的所述三维点云模型进行点云分割处理...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓露，孙涛，戴丙维，史鹏，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：
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